Статья ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ГЕНЕТИЧЕСКИХ АЛГОРИТМОВ В РЕШЕНИИ ЗАДАЧ ДОСТАВКИ ГРУЗОВ. Автор: Жданова Алёна Валерьевна

Автор: Жданова Алёна Валерьевна
В данном проекте будет реализовано нахождение нужного генетического алгоритма, с целью оптимизации в задачах по доставке грузов. Для этого мы выбрали два алгоритма, запрограммировав их и сравнив по определенным характеристикам, посмотрели какой более эффективно справляется на примере конкретной задачи. Реализация поставленной задачи происходила в С++.


Автор: Жданова Алёна Валерьевна

ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ГЕНЕТИЧЕСКИХ АЛГОРИТМОВ В РЕШЕНИИ ЗАДАЧ ДОСТАВКИ ГРУЗОВ

 

Жданова А.В., Шутко Д.А., Выродов А.Ю., Зырянов А.Е.

Сибирский Государственный Университет Водного Транспорта

ksumat@mail.ru

 

В данном проекте будет реализовано нахождение нужного генетического алгоритма, с целью оптимизации в задачах по доставке грузов. Для этого мы выбрали два алгоритма, запрограммировав их и сравнив по определенным характеристикам, посмотрели какой более эффективно справляется на примере конкретной задачи. Реализация поставленной задачи происходила в С++.

Ключевые слова: Гибридный алгоритм, СНС, груз, транспорт.

This project will be implemented finding the right genetic algorithm to optimize the tasks of cargo delivery. To do this, we chose two algorithms, programming them and comparing them according to certain characteristics, we looked at what more effectively copes with the example of a specific problem. The task was implemented in C++.

Keywords: Hybrid algorithm, SNA, cargo, transport.

 

Генетические алгоритмы являются универсальным методом оптимизации, что позволяет решать широкий спектр задач. Например, (взяв конкретную задачу), у нас есть сеть розничных магазинов, которым требуется определенное количество товаров. Также имеется ряд складов поставщиков, где требуемые товары хранятся. При этом на каждом складе различный объем запасов этих товаров. Кроме этого нам известны тарифы – затраты на перевозку 1 товара от каждого склада к каждому магазину. Возникает необходимость разработать такой план перевозок, чтобы магазины получили требуемое количество товаров с наименьшими затратами на транспортировку.

В этом проекте мы постараемся найти более выгодное решение задачи. Для этого мы выбрали два генетических алгоритма: СHC и гибридный.

В среде Visual C++ были написаны программы. Проведя сравнительный анализ полученных характеристик на примере конкретной задачи, результаты помогли определить, в каких случаях лучше всего использовать гибридный алгоритм, а в каком CHC, и какой из них справляется лучше с поставленной задачей.

В далнейшем необходимо разработать информационную модель, позволяющую оценить и сравнить решения выбранных алгоритмов некой абстрактной ситуации в задачах по доставке грузов.

Примерный вид приложения, в котором будут собраны все характеристики и находится кратчайший путь:

Рисунок 1 – Вид приложения

 

Результаты данного проекта применимы главным образом на транспорте с целью разгрузки дорог. Использование данных алгоритмов поможет избежать различного рода заторов, сэкономим время и т.д.

 

Список литературы

Вороновкий

Г.К.,

Махотило

К.В.,

Петрашев

С.Н., Сергеев С.А. Генетические алгоритмы, искусственные нейронные сети и проблемы виртуальной реальности. – Х.: ОСНОВА, 1997. – 112 с.

 

Архангельский В.И., Богаенко И.Н., Грабовский Г.Г.,

Рюмшин

Н.А. Нейронные сети в системах автоматизации. – К.: Техника, 1999. – 234 c.

http

://

www

.

xakep

.

ru

/

post

/18589/

default

.

asp

http://iissvit.narod.ru/rass/vip4.htm

http://www.nestor.minsk.by/kg/index.html

16. http://algo.ekaboka.com/algo-rus/index.htm

 

Скачать работу
comments powered by HyperComments
Пожалуйста, подождите.
x